[发明专利]电力数据异常检测模型的训练方法、装置、设备和介质有效
| 申请号： | 202010674998.9 | 申请日： | 2020-07-14 |
| 公开（公告）号： | CN111833583B | 公开（公告）日： | 2021-09-03 |
| 发明（设计）人： | 钱斌;肖勇;石少青;周密;赵云 | 申请（专利权）人： | 南方电网科学研究院有限责任公司;中国南方电网有限责任公司 |
| 主分类号： | G08C19/00 | 分类号： | G08C19/00;H04Q9/00;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 黄忠 |
| 地址： | 510663 广东省广州市萝岗区科*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种电力数据异常检测模型的训练方法、装置、设备和介质，将待训练电力数据序列输入长短期记忆网络进行特征提取，将当前时刻的隐含层的输出值乘以权重矩阵得到下一时刻的预测值，计算下一时刻的预测值与网络下一时刻的输入值的残差和第一损失值，全连接层对残差进行处理，softmax层对全连接层的输出进行处理，输出分类预测概率；根据第一损失值、待训练电力数据序列的分类预测概率和真实概率，通过联合损失函数计算网络的第二损失值；基于第二损失值反向更新网络参数，直至第二损失值低于预置损失值，得到电力数据异常检测模型，解决了现有技术中采用统计方法进行电力数据异常检测存在的检测准确率低和检测效率低的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 电力 数据 异常 检测 模型 训练 方法 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
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